大家好，我是小伍哥，周末了，给大家分享个networkx可视化的案例，这个案例是官方的一个案例，有很多东西可以参考学习的。
任 务：分析1886-1985年的国际象棋对局数据，绘制多路有向图，节点尺寸为胜利个数，连接宽度为对局个数。
官方链接：https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing/plot_chess_masters.html#sphx-glr-download-auto-examples-drawing-plot-chess-masters-py
数据格式：
1、数据读取和构图
首先来读取数据和简单的可视化。后台回复【下棋】获取数据集。
import pandas as pdimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv('chess_masters_WCC.csv')df.columns'''Index(['Event', 'Site', 'Date', 'EventDate', 'ECO', 'Round', 'White', 'Black','Result', 'Moves'],dtype='object')'''# 从连接表创建MultiDiGraph多路有向图G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'White', 'Black', edge_attr=True, create_using=nx.MultiDiGraph())print('棋手（节点）个数', G.number_of_nodes()) # 25print('棋局（连接）个数', G.number_of_edges()) # 685pos = nx.spring_layout(G, seed=10)nx.draw(G, pos) # 初步可视化# 连通域分析: 将G转为无向图，分析连通域H = G.to_undirected()for each in nx.connected_components(H):print('连通域')print(H.subgraph(each))print('包含节点')print(each)print('\n')
2、边和节点大小设置
根据我们任务规定边和节点可视化属性规则，如任意两个棋手之间的边长，和棋局数成正比；棋手节点大小和赢棋次数成正比。
# 将G转为无向-单连接图H = nx.Graph(G)# 两个棋手节点之间的 连接宽度 与 棋局个数 成正比edgewidth = [len(G.get_edge_data(u, v)) for u, v in H.edges()]# 棋手节点的大小 与 赢棋次数 成正比wins = dict.fromkeys(G.nodes(), 0) # 生成每个棋手作为key的dictfor (u, v, d) in G.edges(data=True):r = d["Result"].split("-")if r[0] == "1":wins[u] += 1.0elif r[0] == "1/2":wins[u] += 0.5wins[v] += 0.5else:wins[v] += 1.0nodesize = [wins[v] * 50 for v in H]
3、数据可视化
开始我们的可视化，布局用kamada_kawai_layout，这布局其实就是个坐标列表，如果对于布局不满意，可以手动调整，把一些遮挡的节点挪一挪。节点和边，可以分开可视化的，然后叠起来。其实这个networkx可视化，有非常多的内容可以讲，后面出一个系列。
# 布局pos = nx.kamada_kawai_layout(H)# 手动微调节点的横坐标（越大越靠右）、纵坐标（越大越靠下）pos["Reshevsky, Samuel H"] += (0.05, -0.10)pos["Botvinnik, Mikhail M"] += (0.03, -0.06)pos["Smyslov, Vassily V"] += (0.05, -0.03)fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12),dpi=800)# 可视化连接nx.draw_networkx_edges(H, pos, alpha=0.3, width=edgewidth, edge_color="m")# 可视化节点nx.draw_networkx_nodes(H, pos, node_size=nodesize, node_color="#210070", alpha=0.9)# 节点名称文字说明label_options = {"ec": "k", "fc": "white", "alpha": 0.7}nx.draw_networkx_labels(H, pos, font_size=14, bbox=label_options)# 标题和图例font = {"fontname": "Helvetica", "color": "k", "fontweight": "bold", "fontsize": 16}ax.set_title("World Chess Championship Games: 1886 - 1985", font)# 图例字体颜色font["color"] = "r"# 文字说明ax.text(0.80,0.10,"edge width = # games played",horizontalalignment="center",transform=ax.transAxes,fontdict=font,)ax.text(0.80,0.06,"node size = # games won",horizontalalignment="center",transform=ax.transAxes,fontdict=font,)# 调整图的大小，提高可读性ax.margins(0.1, 0.05)fig.tight_layout()plt.axis("off")plt.show()
edge_color="skyblue"
edge_color="#008B8B"
